Exploring Attitudes Toward “Sugar Relationships” Across 87 Countries: A Global Perspective on Exchanges of Resources for Sex and Companionship
Notice bibliographique
Résumé
The current study investigates attitudes toward one form of sex for resources: the so-called sugar relationships, which often involve exchanges of resources for sex and/or companionship. The present study examined associations among attitudes toward sugar relationships and relevant variables (e.g., sex, sociosexuality, gender inequality, parasitic exposure) in 69,924 participants across 87 countries. Two self-report measures of Acceptance of Sugar Relationships (ASR) developed for younger companion providers (ASR-YWMS) and older resource providers (ASR-OMWS) were translated into 37 languages. We tested cross-sex and cross-linguistic construct equivalence, cross-cultural invariance in sex differences, and the importance of the hypothetical predictors of ASR. Both measures showed adequate psychometric properties in all languages (except the Persian version of ASR-YWMS). Results partially supported our hypotheses and were consistent with previous theoretical considerations and empirical evidence on human mating. For example, at the individual level, sociosexual orientation, traditional gender roles, and pathogen prevalence were significant predictors of both ASR-YWMS and ASR-OMWS. At the country level, gender inequality and parasite stress positively predicted the ASR-YWMS. However, being a woman negatively predicted the ASR-OMWS, but positively predicted the ASR-YWMS. At country-level, ingroup favoritism and parasite stress positively predicted the ASR-OMWS. Furthermore, significant cross-subregional differences were found in the openness to sugar relationships (both ASR-YWMS and ASR-OMWS scores) across subregions. Finally, significant differences were found between ASR-YWMS and ASR-OMWS when compared in each subregion. The ASR-YWMS was significantly higher than the ASR-OMWS in all subregions, except for Northern Africa and Western Asia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».